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托法替尼治疗难治性多关节型幼年特发性关节炎：来自孟加拉国的扩展经验
推荐用于治疗儿童 JIA 的治疗干预措施包括非甾体抗炎药 (NSAID)、皮质类固醇、非生物抗风湿药 (DMARD) 和生物 DMARD (bDMARD) [ 1 ]。服用 NSAID 和 DMARD 的患者可能保持临床缓解，但一部分患者对这些药物没有反应 (难治性)。生物 DMARD 具有良好的临床效果，但非常昂贵。因此，在孟加拉国这样的发展中国家，难治性 JIA 患者的治疗仍然是一个挑战。JAK 抑制剂是治疗 JIA 有效的新疗法。托法替尼是 JAK 抑制剂的正向选择之一。它是第一代 JAK 抑制剂，主要通过细胞色素 P450 系统在肝脏中代谢 [ 2 ， 3 ]。它在治疗类风湿性关节炎方面显示出了极好的疗效 [4,5]。托法替尼具有免疫调节和抗炎特性，可阻止JAK信号转导和转录激活因子 (STAT) 信号通路被激活。这减少了促炎细胞因子的产生以及免疫疾病带来的炎症相关损害 [6]。有证据表明，托法替尼通过阻止人类 CD4 T 细胞产生干扰素和白细胞介素 17 来改变先天性和适应性免疫反应，从而可能在控制滑膜炎方面发挥作用 [7,8]。还有研究显示，这种药物可降低肿瘤坏死因子刺激的成纤维细胞样滑膜细胞中趋化因子的表达 [9]。口服托法替尼后，由于其半衰期短（仅 3 小时），很快被吸收和消除。此外，由于它不是单克隆抗体，因此具有免疫原性风险极小的优势[10]。III 期随机双盲安慰剂对照研究显示，患者的症状和体征、身体功能显著改善，疾病发作减少，临床症状持续改善[11]。2020 年 9 月 28 日，美国食品药品监督管理局（FDA）批准辉瑞公司的靶向合成药物托法替尼用于治疗多关节型幼年特发性关节炎[12]。2019 年 1 月至 2020 年 9 月，我院开展了一项为期 24 周的先导研究，结果发现所有难治性多关节型 JIA 病例经托法替尼治疗后，JADAS 27 均显著改善，70.4% 的病例在 24 周随访时疾病处于非活动性状态[13]。本研究的目的是确定托法替尼治疗一年后难治性 JIA 病例的疗效。
Nuru 在刚果民主共和国电力行业的经验
刚果民主共和国 (DRC) 的电力行业充满挑战，全国只有 21% 的地区通电。该国努力解决能源贫困问题并满足不断增长的能源需求，这既是其脆弱性和不安全复杂环境的结果，也是其症状。增加电力供应是国家优先事项，但所需资金超出了政府的财政能力。考虑到这些制约因素，该国电力行业于 2014 年自由化，授予私营企业发电、配电和商业化电力的权利。本案例研究着眼于私营太阳能微电网公司 Nuru 的经验，该公司在刚果民主共和国东部的不同地点扩大了业务规模，同时监管环境也逐渐成熟。
受训人员的经验和资格标准
本《通用条例》（GDPR）已进行全面修订。修改主要包括明确标题、同时采用上级法规中已经更改的技术术语、将德国联邦国防军训练和考试人员的要求与同类商业训练和考试人员的要求相一致、将理论和实践基础训练以及军用机种相关训练中对考试人员的要求划分为单独的法规章节等。
通过人工智能学习的经验和实践
包括人工智能在内的新兴技术的进步拓展了学术界的联系，有效而高效地赋予人们无限的知识和信息来源。人工智能 AI 建议在医学、科学技术、教育和研究以及工程和技术等不同生活领域中进行认知改革、极端推理和解决问题的天生能力。人工智能改变了教育的教学和学习视角，促进了知识和信息的批量获取，并改变了虚拟学习的螺旋中心。人工智能改革了创新的教学技术，并表明了个人的智力反应，例如个人特征、表现以及个人和职业发展，这些反应结合了学习者的真实生活经历（Cui，et al.，2022）。人工智能改革和重新设计人类智能和学习方面，并通过数字资源的嵌套鼓励迷人的教育环境。教育领域的技术创新使学习路径更加准确、快捷，并开发了与
日本人工智能落地经验
摘要。本文的主要目的是确定人工智能（AI）的本质，确定其对生活各个方面的影响，并通过研究最先进的国家之一——机器人技术世界领先者日本的人工智能应用方向来明确获得的知识。研究的主要结论是：现代人工智能现象方法的重要特征是：首先，曾经指导和激励人工智能研究的人为模式已基本被推到视线之外；其次，这就是为什么关于我们应该了解和使用智能机器的某些观点逐渐出现的原因；第三，越来越需要联合不同国家的研究机构的力量来研究人工智能的理论方面。日本与俄罗斯和哈萨克斯坦建立和发展双边人工智能合作的前景非常好。
人工智能如何限制人类经验
摘要 人工智能 (AI) 及其相关技术正在改变许多消费活动，推动突破性进展，通过增强人类能力、绩效和创造力来扩展人类体验。虽然这解释了消费者对这些技术的热情和快速采用，但人工智能系统也可能产生相反的效果：减少和限制消费者可获得的体验范围。本文研究了人工智能限制人类体验的机制，考虑了个人、人际和社会过程。我们的分析揭示了人工智能的优势与其无意的负面影响之间的复杂相互作用，这些负面影响可能会限制人类的自主性、自我认同、关系动态和社会行为。在本文中，我们提出了这些约束力量的三种不同核心机制：参数还原论、代理转移和受监管的表达。我们对这些机制的探索突出了与系统设计相关的风险，并指出了未来研究人员和政策制定者的问题和启示。M
大学教师的看法和经验
道德以及学生在学术使用过程中遇到的挑战。使用定性、现象学和解释设计，采访了来自各种机构的教师，以探讨他们如何将人工智能融入他们的教学实践、他们对隐私和算法偏见的担忧以及他们面临的技术和教学障碍。研究结果表明，教育工作者重视人工智能个性化学习和优化教育过程的能力，但也表达了道德方面的担忧，例如学生可能滥用以及确保公平的需要。他们还面临缺乏专门培训和技术获取不平等带来的挑战。结论是，尽管人工智能有可能积极改变高等教育，但必须通过明确的政策和教师培训来解决其伦理和技术影响。这项研究为人工智能在教育中的作用的学术辩论做出了贡献，并强调了负责任地实施人工智能的重要性，以最大限度地发挥其优势并最大限度地降低风险。
人工智能和简历评审经验
对于简历而言，学生支持往往包括解决学生写作问题的战术反馈和旨在指导批判性自我反思的战略反馈。然而，在一次简历批评中并不总是有时间涵盖这两种反馈所提供的所有内容。考虑到对员工时间的需求，许多就业服务管理人员正在考虑利用人工智能 (AI) 产品的机会，这些产品可能会提供战术反馈，并让员工专注于提供战略反馈。在一项实地实验中，我们探讨了求职新手使用基于人工智能的简历批评产品如何影响他们随后的面对面简历批评体验，尤其是所提供的反馈类型和由此产生的学习成果。正如预期的那样，人工智能提供了大量的战术反馈和较少的战略反馈。学生对人工智能的使用并没有带来更多的战略反馈机会和相关的学习成果。相反，人工智能使学生写作中的问题更加突出。反过来，这又导致学生简历更多地关注战术方面，而较少关注战略方面。此外，学生和教职员工认为
